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自己回帰的推論における早期収束に対するアーキテクチャ的修正。

線形思考の連鎖は最初に言ったものに錨をつけます。思考の木は探索範囲を広げつつも、単一の共有文脈を歩くため、枝を越えて固定が持続します。**ADHDはこれをプロンプト問題ではなくアーキテクチャの問題として扱います。意図的に歪められた認知フレームの下でN個の孤立した推論プロセスを生み出し、発散時には共有文脈をゼロにし、その後別途批評パスを行ってスコアリング、クラスタリング、トラップの剪定、生存者の深化を行います。

**デザインの決定、あいまいなデバッグ、ネーミング、APIサーフェスデザイン、戦略、そして「いくつか方法を教えてください…」という形のプロンプトなど、あらゆる面で手を伸ばしてください。

📚 公式文書: adhd.mintlify.site ·📄プレプリント: ADHD:コーディングエージェントのための並行発散的発想 ·👤著者: ウディット・アホリ — @akhouriudit ·LinkedIn

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並べて:ベースラインとADHDの比較

評価問題1件、同じモデル、2つの戦略。全記録はbench/results.jsonに掲載。

ADHD — a skill for agents

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An architectural fix for premature convergence in autoregressive reasoning.

Linear Chain-of-Thought anchors on whatever it says first. Tree-of-Thought widens the search but still walks a single shared context, so the anchoring persists across branches. ADHD treats this as an architectural problem, not a prompting one — it spawns N isolated reasoning processes under deliberately distorted cognitive frames, with zero shared context during divergence, then runs a separate critic pass to score, cluster, prune traps, and deepen the survivors.

Reach for it on design decisions, fuzzy debugging, naming, API surface design, strategy, and any prompt of the shape “give me a few ways to…”.

📚 Official docs: adhd.mintlify.site · 📄 Preprint: ADHD: Parallel Divergent Ideation for Coding Agents · 👤 Author: Udit Akhouri — @akhouriudit · LinkedIn

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Side-by-side: baseline vs ADHD

One eval problem, same model, two strategies. Full transcripts in bench/results.json.

Problem. “We have a CLI that calls an LLM and it sometimes hangs for 90 seconds. Design the right retry/timeout/UX strategy.”